数字によるロースクール入学

モデル1:Waitlists Included Model

下の表では、ロー-スクールがあなたを受け入れるかどうかを決定する上で理論的に役割を果たす変数のリストがあります。 このモデルで使用されるデータセットには、問題の学校で受け入れられた、拒否された、または待機リストされたと報告されたロースクール番号のユーザーが含まれています(最初に待機リストされた後、受け入れられた、または拒否されたユーザーは、それぞれ受け入れまたは拒否として扱われます)。 このモデルでは、順序付けられたロジスティック回帰を使用しました。
  • Accepted rather than(combined waitlisted/rejected)
  • (Combined accepted/waitlisted)rather than rejected
例として、ハーバード大学のこのモデルでは、そうでなければ同一の候補者に対して、LSAT上の追加ポイントは、申請者がwaitlistedまたはrejectedのいずれかではなく受け入れられる可能性を高めます。44.4%(つまり、173は44です。4%よりも可能性が高い172ではなく、waitlistedまたは拒否され、他のすべてが等しい)。 173はまた、44.4%が172よりも拒否されたよりも受け入れられたか待機されたかのいずれかを得る可能性が高く、他のすべてが等しくなります。 ご質問がある場合は、ちょうど私に電子メール、または素晴らしいUCLA統計サイトへのこのリンクをチェックしてください。 いずれにしても、LSATスコア、GPAの影響をテストするこの最初のモデルの結果は、アプリケーションが送信されるそれぞれの早い月(および早い月までに、..私は9月対10月、または10月対を意味します。 11月)、URMのステータス、非伝統的なステータス、および女性の申請者のステータス。 ハーバードには拘束力のあるオプションがないので、私はそれを残しました。 すべては、2003/2004サイクルから現在までのLSNデータに基づいています。

URM候補者は、そうでなければ同一の非URM候補者よりも受け入れられる可能性が33.3倍高いハーバード大学でのチャンスの面で素晴ら これを解釈する際に常に心に留めておくべきことの1つは、URM申請者のLSATとGPAの「フロア」が、URM申請者以外の申請者とほぼ確実に異なることです。 これは、URM以外の応募者の「フロア」の数字の下にあるため、URMが入る可能性が非常に無限に高いためです。 URM”バンプ”はLSATポイントの面でかなり大きいです9.5(言い換えれば、URM候補者はLSATで追加の9.5ポイントを獲得することによって楽しんだものと同じ これはもちろん、HarvardがLSATとGPAに与えるブーストの量の関数でもあり、LSATブーストはかなり大きいですが、GPAブーストはちょうど大規模です。 非伝統的な学生は全くバンプの任意のタイプを取得しませんが、女性は物事の大きな端にあるそうでなければ同一の男性の対応、よりも取得する可能性が63.0パーセントです。 最後に、ハーバード大学に早期に適用することに明確な利点があるようです,入学のあなたのチャンスは、ほぼ増加して17%各月のために以前に適用します.

モデル2: 待機リスト除外モデル

次のモデルは、受け入れられたか拒否されたことを報告した申請者のみを含む待機リストを除外します(直接であったか、 表の結果は同じ方法で解釈する必要がありますが、解釈は少し簡単です。 各変数に与えられた数は、単に拒否されるのではなく受け入れられる可能性の増加です。
待機リストをドロップして、まっすぐな受け入れまたは拒否だけを見ると、ブーストは大きくなり続けます(そして大幅にそうです)。 入るか拒否するかのいずれかになると、URMのブーストは非常に大きく、URMの候補者は、そうでなければ同一の非URM候補者よりもほぼ100倍入る可能性が高 繰り返しますが、URMおよび非URM候補の異種の「番号フロア」に関する最初のモデルの注意点を覚えておいてください。 女性の応募者は、他のすべてが等しく、LSAT、GPA、および以前の応募者のブーストも大幅に増加し、ほぼ2倍になる可能性があります。 モデル間のこれらのブーストの大きな違いが指すかもしれないことの一つは、ハーバード大学の大規模なクラスサイズであり、それは高い数の候補者の良 それは実際にその待機リストからプルする時間が来るとき、おそらくハーバード大学は、数字面で、一番上から始まります。

非スプリッタ、スプリッタ、および逆スプリッタ:Acceptance/WLs/Rejections、およびMeans

最後に、非スプリッタ、スプリッタ、および逆スプリッタがデータ内でどのように表 これは、LSNのデータがより高い口径の応募者に向けて歪むため、応募者プールにあるよりも受け入れがより高く表現されるため、本当に注意する必要があ 私たちは学校を比較することができたときに本当に、この種のものの値は、その同じ”高口径”の申請者の注意点は軒並み適用されますので、我々はおそら 今のところ、私は利害関係者のためにそれを含めますが、これを見て、自分自身に言ってはいけません、”自己、スプリッタとして、私はハーバードに入るのX%の”
それは、ハーバードは、その応募者のかなり重要な割合を待機していることが表示され、それは(ほとんどの学校のように)ハーバードは、おそらく中央値を維持するために数字のバランスを確保するために、それは非スプリッタよりもスプリッタと逆スプリッタの高い割合を待機していることは注目に値します。 傾向は非スプリッタのためにかなり予測可能であり、あなたが入院から待機リストに移動し、待機リストから拒否されるにつれて数は減少します。 それはスプリッタと非スプリッタに来るとき、それは混合袋のようなものだが、それはあなたが75日を超えていると、それはスプリッタのために重要 逆スプリッタについても同様ですが、LSATsに関する傾向はそれほど明確ではありません。
だから、要するに、あなたのLSATとGPAが石に設定されている時点で、あなたができる最善のことは、少なくとも私たちがここで見ている要因の面で、早期 もちろん、これらのモデルが考慮していないことがたくさんあるので、個人的な声明や推薦状などの要因が明らかに重要であるため、可能な限り最強 しかし、あなたは右、すべての夏を持っていますか? 可能であれば、その恒星のアプリケーションを開いた最初の日のアプリケーションに行く準備ができています。



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